مقاله‌ی زیر به همراه خلاصه آن در وب‌سایت ویکیپدیا آمده است. موضوع آن را مشخص کنید

مقاله: این مثال پیاده‌سازی الگوریتم dtw را برای دو دنباله رشته‌ای s و t از نشانه‌های مجزا ترسیم می‌کند. برای نشانه‌های x، y و (d (x,y برابر فاصله بین نشانه‌ها است. برای مثال |d (x,y) =|x-y گاهی اوقات ما قصد داریم که محدودیتی خاص اعمال نماییم. یعنی، نیاز داریم اگر [s [i با [t [j جورسازی شود، آنگاه |i-j| بیشتر از w نباشد، که w یک پارامتر پنجره‌ای است. ما می‌توانیم به سادگی الگوریتم بالا را برای اعمال محدودیت‌های خاص تغییر دهیم. با این حال، ویرایش داده‌شده در بالا تنها هنگامی کار می‌کند که |n-m| برگتر از w نباشد. یعنی نقطه انتهایی داخل طول قطری پنجره جای بگیرد. برای این‌که الگوریتم کار کند، بایستی پارامتر پنجره‌ای w طوری انتخاب شود که n - m| ≤ w| (خط علامتگذاری شده با (*) در کد را ببنید) محاسبه الگوریتم dtw در حالت کلی از مرتبه زمانی (o (n^ ۲ است. از جمله تکنیک‌های سریع‌تر برای محاسبه dtw می‌توان به sparsedtw وfastdtw اشاره نمود. یکی از کارهای معمول در این زمینه، به دست آوردن سری‌های زمانی مشابه است که می‌تواند با استفاده از کران پایین‌هایی چون lb keogh و lb improved تسریع گردد. در یک بررسی، wang et al. گزارش نموده است که به کمک کران پایین‌های lb improved نتایج بهتری از کران پایین lb keoghبه دست آورده و نشان داده است که تکنیک‌های دیگر بهینه نیستند. میانگین‌گیری از الگوریتم کش و قوس زمانی پویا هم‌ارز مسئله دنباله میانگین مجموعه‌ای از دنباله هاست. دنباله میانگین، دنباله‌ای است که مجموع مربع‌های فواصل آن از دنباله‌های مجموعه داده‌شده کمینه باشد. nlaaf روش دقییق حل این مسئله است. برای بیش از دو دنباله، مسئله مربوط به یکی از تنظیم‌های چندگانه است و به روشی هیوریستیک نیاز دارد. در حال حاضر روش مورد استفاده برای به دست آوردن میانگین مجموعه‌ای از دنباله‌ها به صورت پایدار به وسیله dtw، dba نام دارد. comasa با استفاده از dba به عنوان یک پردازش بهینه‌سازی محلی، جستجو برای دنباله بهینه را به‌طور بهینه اتفاقی می‌کند. 
خلاصه: در سری‌های زمانی تاب دادن زمان هوشمند یا کش و قوس زمانی پویا (به انگلیسی: (dynamic time warping (dtw) الگوریتمی برای اندازه‌گیری شباهت بین دو دنباله زمانیست که ممکن است در سرعت یا زمان متفاوت باشند. برای نمونه، dtw می‌تواند شباهت بین دو الگوی راه رفتن را بیابد حتی اگر سرعت یا شتاب راه رفتنشان در بازه‌های زمانی یکسان نباشد. dtw دنباله‌های زمانی داده‌های صوتی، ویدئویی و تصویری را تحلیل کرده‌است. در واقع هر داده‌ای که بتواند به صورت دنباله پشت سر هم اطلاعات به دست بیاید، dtw می‌تواند آن را تحلیل کند. یک کاربرد مهم این الگوریتم بازشناسی گفتار یکسان افراد مختلف با سرعت گفتار مختلف است. 
موضوع:
تاب‌دادن زمان پویا